呼叫识别的电梯高速模式控制策略

为了提高电梯群控系统综合性能,降低高层电梯群控系统的控制难度,提出了高层电梯群控系统的一种基于楼层呼叫识别与屏蔽的控制策略,建立了以层为基础的电梯运行数学模型,动态识别出电梯的各种呼叫状态,在特定情况下,对部分呼叫进行屏蔽,用虚拟的呼叫作为呼叫识别的参数,处理各类特殊要求的电梯群控,如直接响应模式、满员响应模式、短程快速响应模式、高峰快线调度模式及其他特殊控制要求,通过对虚拟呼叫的简单运算处理,很容易将这些特殊的控制模式融合到一个综合的电梯控制系统中,大大提高电梯群控系统的性能。

针对电梯群控系统中的交通模式识别问题,提出一种基于多值分类支持向量机(svm)的电梯交通模式识别方法。采用直接多值分类svm对采集的电梯交通流数据进行分析,得到交通模式分类器,从而解决电梯交通流模式识别中多输入、多输出的非线性系统辨识问题。实验结果表明,该方法可实现全局最优且分类误差较小,能满足群控系统的要求。

基于模式识别的桥梁故障检测——文章主要任务是研究如何从挠度数据出发,综合运用模式识别技术和数据分析技术,能有效检测桥梁中某些类型的损伤和隐患。将模式识别中的近邻算法与k2均值算法相结合,应用到桥梁检测中,提出了一种新的桥梁异常检测方法。首先,用k均...

本文分析了传统监测预警模式的特点,为优化深基坑工程传统监测预警模式提出基于时间序列arma模型对地铁深基坑变形进行多重防线监测预警。在大量监测数据的基础上,利用时间序列arma模型对基坑沉降变形进行预测,对比分析预测值与实际值。根据武汉唐家墩地铁站基坑水事故特征,研究arma模式数据的变化,预警深基坑工程施工风险,并进行综合风险分析,以达到全面预防涌水事故的目的。

提出了基于实例推理的建筑结构智能选型模型,揭示了实例检索的模式识别本质。提出了基于神经识别的实例推理方法,并将其应用于建筑结构智能选型的方案生成阶段,通过对高层建筑结构的实际选型设计证明了本方法的有效性。

针对高校科技成果转化评价中的不确定性和复杂性因素,提出了时序模糊模式识别评价方法,通过计算待评对象与\"优\"、\"劣\"两个模式间的隶属度来建立时序规划模型,对模型求解得到各评价对象的评价值,且利用熵权系数法来计算各层次指标的权重。应用此方法对全国31个省市高校科技成果转化能力进行评价并排序,将天津市与其他省市进行分区,为进一步找出影响天津市科技成果转化的主要指标因素,有针对性地制定政策措施打下良好的基础。

为了改善电梯群控系统的性能,使电梯群节能并高效运行,针对不同的交通模式采用合理的调度算法对电梯群进行优化调度,提出一种基于粒子群(pso)的模糊核聚类算法(kfcm)的电梯交通流模式识别方法.利用基于梯度下降的粒子群优化算法代替kfcm算法的迭代过程,可使算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,并降低了kfcm算法对初始值的敏感度.利用核方法将低维特征空间的样本映射到高维特征空间,增加对样本特征的优化,并使样本特征在高维特征空间线性可分,更加容易聚类.采用在某办公楼采集的电梯交通流数据作为测试样本,仿真结果表明,与fcm聚类算法相比,该算法具有良好的性能指标,对电梯交通流的聚类效果更准确。

天津大学 硕士学位论文 电力电缆局部放电检测与模式识别的研究 姓名：张强 申请学位级别：硕士 专业：高电压与绝缘技术 指导教师：杜伯学 20070601

针对电梯群控调度中的交通流模式识别问题,提出了一种基于多值分类支持向量机的电梯交通流模式识别方法.文中介绍了电梯交通流模式识别的设计流程,并建立了相应的电梯交通流模式识别器.结果表明,基于支持向量机的交通流模式识别方法能够较准确地辨识出各种交通流模式.通过对比试验,证明了该算法的识别准确率优于人工神经网络算法,体现出较好的泛化能力,具有一定的实用价值.

为了提高电梯群控系统运行效率,针对国内外电梯群控交通模式识别研究存在的问题,提出了用贝叶斯决策理论对其交通模式进行识别。论述了电梯群控系统交通模式、交通模式鉴别的特征参数、交通模式识别分类器的设计及优化,并实现了电梯群控性能的提高。仿真研究结果表明,基于贝叶斯决策的电梯群控系统交通模式识别方法科学、合理,能提高群控电梯的运行效率。

针对传统方法存在的缺点,提出一种基于粒子群k均值聚类算法的电梯交通模式识别方法.该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析,得到相应交通模式的聚类中心坐标.针对实时变化的交通流数据,采集5min时段客流数据,根据最近邻原则划分其归属的聚类中心,从而识别出当前的交通模式.仿真实验表明,该方法能对电梯交通模式进行有效识别,实时性较好.

0序言采用数字电流模式控制可以克服模拟电流模式pwm控制器的许多局限性。开关电源(smps)中的数字电流模式控制提供了许多功能:晶体管峰值电流保护、消除磁性元件中的磁场"棘轮效应"、输入电压变化抑制和简单的控制回路补偿等。实现电流模式控制会带来另一个好处,即使

在模糊理论的基础上,主要利用相对隶属度原则和各个权重的衡量来建立模糊模式识别模型,结合相关数据应用于房地产市场的研究,分析和评估了我国2005—2009年房地产发展形势,并对2010年的房地产发展趋势进行了评判,结果与实际情况吻合良好.

电梯交通模式识别是一项重要的工作,其准确性直接影响到电梯群控系统的整体性能。文章论述了近年来人工神经网络、模糊逻辑、支持向量机、粒子群算法等人工智能方法在电梯交通模式识别中的应用,并指出了未来的发展方向。

运用随机森林算法设计一种电梯模式识别系统。通过采集当前电梯运行中的有效数据,组成训练数据,用随机森林法建立模式识别模型,基于该模型设计模式识别系统。将电梯的运行参数带入基于随机森林建立的模式识别模型,得出群控电梯的交通模式,实验结果与预期相同。理论分析与实验结果表明,把随机森林算法运用到电梯交通模式识别中,既可以有效地识别出电梯当前的交通模式,又可以提高分析速度。该算法适用于辨识各种群控电梯交通模式,具有灵活性。

设计了光纤围栏系统的系统组成,并对系统的工作原理和围栏主机的工作流程进行了重点分析。设计了围栏主机中基于支持向量机(svm)的模式识别模块,介绍了在二类分类和多类分类情况下的相关算法,给出了在labview中的实现结果。

为合理评价高速公路交通安全设施系统,构建了高速公路交通安全设施系统评价指标体系,提出了基于属性识别理论的高速公路交通安全设施系统属性综合评价模型.评价指标体系构建采用指标海选、初步筛选、定量筛选的流程,并结合相关规范和指南划分了指标评价区间;评价模型根据单指标属性测度值与多指标综合属性测度值,利用置信度准则识别高速公路交通安全设施系统水平.以泰赣高速公路k1+242~k3+259段为研究对象,运用该模型对其交通安全设施系统进行评价.结果表明,研究对象高速路段交通安全设施系统良好.利用属性识别评价模型,不仅可以得到综合评价结果,而且可以找出影响高速公路交通安全设施系统的限制因素,为高速公路交通设施改造提供科学理论依据.

近年随着人工智能的发展，现今对于复杂问题求取其最优解的能力越来越强大，而对多部电梯的最优控制一直是一个工程中的极其复杂的问题，已被证明其是一个np—hard问题。本文把近年应用人工智能算法来优化电梯群控系统的研究进行分类和介绍，以方便对当前电梯群控系统的研究和了解。

针对高校科技成果转化评价中的不确定性和复杂性因素,提出了时序模糊模式识别评价方法,通过计算待评对象与\"优\"、\"劣\"两个模式间的隶属度来建立时序规划模型,对模型求解得到各评价对象的评价值,且利用熵权系数法来计算各层次指标的权重。应用此方法对全国31个省市高校科技成果转化能力进行评价并排序,将天津市与其他省市进行分区,为进一步找出影响天津市科技成果转化的主要指标因素,有针对性地制定政策措施打下良好的基础。

本文先分析了电梯检验过程中的危险源:电气伤害事故危险源、坠落伤害事故危险源、机械伤害事故危险源,然后研究了电梯检验过程中进行事故预防的一些措施,为电梯检验工作的安全进行提供了可参考的依据。

现代电梯的高速电梯技术

针对多人乘坐电梯时按键不是很方便的问题,设计了一种简单的dsp语音识别电梯控制系统。以tms320c6713dsp芯片作为系统运算控制中心,tlv320aic23b芯片作为语音输入、输出的模拟前端,ep2c5q208c8fpga芯片作为系统io扩展,以这3个部分的有机结合实现了非特定人、孤立词、小词汇量的嵌入式语音识别电梯控制。测试结果显示:所设计的系统结构合理,语音识别电梯控制准确度达80%。